摘 要:通過對中國外匯儲備年度數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的時間序列模型,同時考慮了政策性因素和突發(fā)事件對外匯儲備的影響,對模型進(jìn)行相應(yīng)的修正,進(jìn)行了未來五年外匯儲備的預(yù)測。在此基礎(chǔ)上加進(jìn)政策性因素即突發(fā)事件的影響后,預(yù)測2012年時,外匯儲備值將突破五萬億美元。
關(guān)鍵詞:外匯儲備;ARIMA;沖擊性影響?yīng)?/p>
中圖分類號:F81文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1672-3198(2008)11-0028-02
1 引言
最近幾年,由于外匯儲備增加很快,規(guī)模也很大,外匯儲備問題已成為社會關(guān)注的熱點。亞洲金融危機(jī)以后,非儲備國家普遍認(rèn)識到外匯儲備不僅影響國家信譽和信用評級,也是預(yù)防貨幣危機(jī)的重要手段,是打擊投機(jī)力量的最有力武器。因此,國家必須有足夠的外匯儲備來應(yīng)對投機(jī)力量的沖擊,保持貨幣的信譽和國家的信用評級。那么,多少外匯儲備是足夠的?有人提出是7000億。根據(jù)我國現(xiàn)在的外匯儲備量來看已明顯超過了這個數(shù)字。從1978年以來,三十年間,我國外匯儲備量從不到兩億美元發(fā)展到現(xiàn)在的超過一萬五千億美元。2005年以后,中國成為全世界外匯儲備美元最多的國家。無可厚非,誰都不能說現(xiàn)在的外匯儲備是多了還是少了,因為從供給和運用來說,儲備本身已經(jīng)成為政府可以動用的資源和力量,另外也在于它已經(jīng)成為一種資產(chǎn),可以進(jìn)行投資、經(jīng)營增加價值的資產(chǎn),成為一種財富,不是單純的貨幣概念。
2 模型方法及原理
2.1 模型
運用時間序列方法建模,直接建立ARIMA(p,d,q)模型,其中,d為差分次數(shù),p為自回歸階數(shù),q為移動平均次數(shù)。
通過確定數(shù)據(jù)單整階數(shù),確定d值,之后對差分后平穩(wěn)序列建立ARMA(p,q)模型。
ARMA(p,q)模型如下:
yt=φ1yt-1…+φpyt-p+εt-θ1εt-1-…-θt-qεt-2
其中,φ1…φp是自回歸系數(shù),θ1…θp為移動平均系數(shù)。然后采用極大似然估計,對參數(shù)進(jìn)行估計,得到估計方程,再進(jìn)行模型殘差的異方差性檢驗和序列相關(guān)性的檢驗,采用白噪聲檢驗(Q檢驗),懷特檢驗和拉格朗日乘數(shù)檢驗。
(1)序列平穩(wěn)性檢驗:通過圖形識別和ADF檢驗即單位根檢驗,對時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗,如果為非平穩(wěn)序列則進(jìn)行差分,判斷其單整階數(shù)。
(2)確定單整階數(shù)d后,對d階差分序列建立ARMA模型。
(3)ARMA模型階數(shù)的確定。
對于ARMA(p,q)模型,可以利用其樣本的自相關(guān)函數(shù){k}和樣本的偏自相關(guān)函數(shù){k}的截尾性判定模型的階數(shù)。如果自相關(guān)函數(shù)中k>q均落入隨機(jī)區(qū)間,偏自相關(guān)函數(shù)中k>p均落入隨機(jī)區(qū)間,則我們建立ARMA(p,q)模型。
(4)模型參數(shù)的估計。
設(shè)平穩(wěn)序列{yt}是一個ARMA(p,q)過程,即:
yt=ψ1yt-1…+ψpyt-p+εt-θ1εt-1-…-θt-qεt-2(1)
其中,Ψ1…Ψp是自回歸系數(shù),θ1…θp為移動平均系數(shù)。然后采用極大似然估計,對參數(shù)進(jìn)行估計。
(5)模型的白噪聲檢驗。
參數(shù)估計后,應(yīng)該對ARMA模型的適合性進(jìn)行檢驗,即對模型的殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗。若殘差序列不是白噪聲序列,意味著殘差序列還存在有用信息沒被提取,需要進(jìn)一步改進(jìn)模型。通常側(cè)重于檢驗殘差序列的隨機(jī)性,即滯后期k>1,殘差序列的樣本自相關(guān)系數(shù)應(yīng)近似的為零。
判斷參差序列是否純隨機(jī),可以采用χ2檢驗。檢驗的零假設(shè)是殘差序列相互獨立。
殘差序列的樣本自相關(guān)函數(shù):
rk(e)=∑etet-k∑e2t k=1,2…,m(2)
其中,n是計算r的序列觀測值,m是最大滯后期。若觀測量較多,m可取[n/10]或[n],若樣本量較小,則m一般取[n/4]。當(dāng)n→∞時,
nrk(e)~N(0,1)
檢驗統(tǒng)計量
Q=n(n+2)∑r2k(e)n-k(3)
在零假設(shè)下,Q服從Χ2(m-p-q)分布。給定置信度1-α,若
Q≤2α(m-p-q)
則不能拒絕殘差序列相互獨立的原假設(shè),檢驗通過;否則檢驗不通過。
2.2 加入沖擊性影響因素
沖擊性影響因素分為兩類,一類為政策性影響因素,一類為突發(fā)事件影響因素。
2.2.1 政策性影響因素
政策性影響因素的特點是作用力大、作用時間短。有衰減的正弦函數(shù)恰好符合此特點,因此用有衰減的正弦函數(shù)來帶表政策性影響因素是存在合理性的。
政策性影響因素的函數(shù)模型為:
y=ae-x+bsin(k(x-b))(4)
2.2.2 突發(fā)事件影響因素
突發(fā)事件的影響特點是作用力大,持續(xù)時間長,所以采用常數(shù)函數(shù)來擬合。政策性影響因素的函數(shù)模型為:
Y=C,C為常數(shù)。(5)
3 實證分析
3.1 不考慮沖擊性影響的情況
搜集1980年到2007年中國外匯儲備的年度數(shù)據(jù),并做出序列圖。序列的平穩(wěn)性可以由自相關(guān)分析圖判斷:如果序列的自相關(guān)系數(shù)很快地(滯后階數(shù)k大于2或3時)趨于0,即落入隨機(jī)區(qū)間,時序是平穩(wěn)的,反之非平穩(wěn)。且只有平穩(wěn)序列才能直接建立ARMA模型,否則必須經(jīng)過適當(dāng)處理使序列滿足平穩(wěn)性要求。
從中國外匯儲備的年度數(shù)據(jù)圖像看原序列是非線性,且有指數(shù)增長趨勢,所以先對數(shù)據(jù)取對數(shù),得到序列l(wèi)nyear。由于1980年的數(shù)據(jù)為負(fù)值,所以這里采用插值的方法yt+1=2yt-yt-1,得到1980年的數(shù)據(jù)為3.74364。此時間序列明顯存在上升趨勢,非平穩(wěn),所以進(jìn)行一階差分得到數(shù)據(jù),初步確定此序列為平穩(wěn)序列,下面進(jìn)行平穩(wěn)性的假設(shè)檢驗:(1)從自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)函數(shù)的圖像可知,自相關(guān)函數(shù)的Q統(tǒng)計量都大于0.05,可知此序列為平穩(wěn)序列。(2)進(jìn)一步進(jìn)行ADF檢驗:
可知ADF值小于各水平下的t值,此序列為平穩(wěn)的,所以結(jié)論是此序列為平穩(wěn)序列,即對數(shù)化處理后的外匯儲備數(shù)據(jù)為一階單整的。
下面對對數(shù)化后的數(shù)據(jù)的一階差分?jǐn)?shù)據(jù)序列建立ARMA模型,從上圖知ACF在5步與6步不為0,而PACF在5步與6步不為0,所以初步認(rèn)定模型為ARMA(6,6)。估計結(jié)果如下:
ln yeart=0.333757+ln year t-1+0.261891 ln yeart-6-0.261891 ln year t-7+εt+0.985071 εt-6
用拉格朗日乘數(shù)檢驗即LM檢驗進(jìn)行序列相關(guān)性的檢驗,由于P值為0.456786〉0.05,所以接受原假設(shè),說明十階以下不具有序列相關(guān)性。故可將此模型作為lnyear序列的一個估計的ARMA模型。
用此模型進(jìn)行預(yù)測,得到2008到2012的外匯儲備預(yù)測值分別為23114、36196、56795、86310和132230億美元。
3.2 考慮沖擊性影響的情況
上述模型在1985年左右,1989年左右,1993年左右和2000年左右數(shù)據(jù)擬合的效果并不好,原因是殘差值相對很大。再來看看在這幾個時間點上,國家都出臺了哪些政策:
(1)1985-1986年:1984年9月,政府著手旨在下放出口權(quán)、弱化外貿(mào)的指令性的外貿(mào)體制改革。
(2)1989年:這一年我國發(fā)生了風(fēng)波,經(jīng)濟(jì)上受到了西方一些國家的擠壓,影響了我國經(jīng)濟(jì)的正常運行,導(dǎo)致外匯儲備的實際值被壓制后反彈;
(3)1994年:從1985-1993年,我國實行人民幣對外幣的官方匯率和市場浮動匯率并存的結(jié)售匯制度。;
(4)1998-2000年:1997發(fā)生了亞洲金融危機(jī),對我國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了沖擊。套利資本在我國的大量的進(jìn)入和逃離,導(dǎo)致我國的外匯儲備迅速增加,隨后立即減少,出現(xiàn)了1998-2000年的大起大落。
假設(shè)上述四項為沖擊性的,沖擊性因素為外部干擾(特點是作用力大、作用時間短),沖擊性因素扭曲了外匯儲備曲線的變化規(guī)律。從以上分析可知,在原模型基礎(chǔ)上再加上政策性影響的因素便可以得到較高的擬合精度。有衰減的正弦函數(shù)的特點與沖擊性因素的特點相似,都有作用力大,作用時間短的特點。所以政策性因素的函數(shù)模型為:y=ae-x+bsin(k(x-b))。
對修正對數(shù)化后的外匯儲備數(shù)據(jù)序列進(jìn)行一元回歸,求出殘差,由殘差項可以求出
1985年政策的沖擊函數(shù)大體為:
y1985=-15e-16(t-14)sin(12(t-14)),從1984年開始,t=1。
1994年政策的沖擊函數(shù)大體為:
y1994=-130e-16(t-22)sin(12(t-22),從1993年開始,t=1。
1997年亞洲金融危機(jī),非政策性沖擊,是突發(fā)事件影響因素,只是整體上降低了外匯儲備的基數(shù),并未產(chǎn)生帶衰減的沖擊函數(shù)。所以其效果函數(shù)為一常數(shù),根據(jù)殘差可求出其值:
y1997=0t-0.2,從1998年開始,t=1,到2000年止。
2003年外匯儲備改革,政策性沖擊函數(shù)為:
y2003-11080e-16(t-32)sin(12(t-32)),從2002年開始,t=1。
2004年非政策性沖擊,是突發(fā)事件影響因素,申奧成功后,大量國外資本涌入,以及匯率的變動和人民幣的升值,根據(jù)殘差,保守估計其沖擊函數(shù)為一常數(shù):
y2004,從2004開始,t=1。
對數(shù)化后的外匯儲備和回歸值,到2012年時,我國外匯儲備將達(dá)到五萬億美元。
4 結(jié)語
本文在理論方面對計量經(jīng)濟(jì)模型中的非平穩(wěn)時間序列自回歸移動平均模型相關(guān)知識進(jìn)行了比較系統(tǒng)的研究。
在對政策性影響因素的沖擊函數(shù)確定方面,并無固定的研究方法,所以在確定具體形式和參數(shù)時,根據(jù)的是衰減函數(shù)本身的性質(zhì)和函數(shù)值的特點,人為確定的,還有待研究。